实验报告 一、实验名称 二、实验目的 三、实验准备 四、实验内容及步骤 五、实验后思考题 班级：资工（基）10901 姓名：魏文风 序号：28 实验二、空间数据库管理及属性编辑 一、实验目的 1.利用ArcCatalog管理地理空间数据库，理解Personal Geodatabse空间数据库模型的有关概念。 2.掌握在ArcMap中编辑属性数据的基本操作。 3.掌握根据GPS数据文件生成矢量图层的方法和过程。 4.理解图层属性表间的连接(Join)或关联(Link)关系。 二、实验准备 预备知识： ArcCatalog 用于组织和管理所有GIS 数据。它包含一组工具用于浏览和查找地理数据、记录和浏览元数据、快速显示数据集及为地理数据定义数据结构。 ArcCatalog 应用模块帮助你组织和管理你所有的GIS 信息，比如地图，数据集，模型，元数据，服务等。它包括了下面的工具： ●浏览和查找地理信息。 ●记录、查看和管理元数据。 ●创建、编辑图层和数据库 ●导入和导出geodatabase 结构和设计。 ●在局域网和广域网上搜索和查找的GIS 数据。
管理ArcGIS Server。 ArcGIS 具有表达要素、栅格等空间信息的高级地理数据模型，ArcGIS支持基于文件和DBMS(数据库管理系统)的两种数据模型。基于文件的数据模型包括Coverage、Shape文件、Grids、影像、不规则三角网(TIN)等GIS数据集。 Geodatabase 数据模型实现矢量数据和栅格数据的一体化存储，有两种格式，一种是基于Access文件的格式－称为Personal Geodatabase，另一种是基于Oracle或SQL Server等RDBMS关系数据库管理系统的数据模型。 GeoDatabase是geographic database 的简写，Geodatabase 是一种采用标准关系数据库技术来表现地理信息的数据模型。Geodatabase是ArcGIS软件中最主要的数据库模型。 Geodatabase 支持在标准的数据库管理系统（DBMS）表中存储和管理地理信息。 在Geodatabase数据库模型中，可以将图形数据和属性数据同时存储在一个数据表中，每一个图层对应这样一个数据表。 Geodatabase可以表达复杂的地理要素（如，河流网络、电线杆等）。比如：水系可以同时表示线状和面状的水系。 基本概念：要素数据集、要素类 数据准备： 数据文件：National.mdb ，GPS.txt （GPS野外采集数据）。 软件准备： ArcGIS Desktop 9.x ---ArcCatalog 三、实验内容及步骤 第1步启动ArcCatalog打开一个地理数据库 当ArcCatalog打开后，点击, 按钮（连接到文件夹）. 建立到包含练习数据的连接（比如 “E:\ARCGIS\EXEC2”）, 在ArcCatalog窗口左边的目录树中, 点击上面创建的文件夹的连接图标旁的(+)号，双击个人空间数据库－National.mdb。打开它。. 在National.mdb中包含有2个要素数据集、1个关系类和1个属性表第2步预览地理数据库中的要素类 在ArcCatalog窗口右边的数据显示区内，点击“预览”选项页切换到“预览”视图界面。在目录树中，双击数据集要素集－“WorldContainer”，点击要素类－“Countries94”激活它。 在此窗口的下方，“预览”下拉列表中，选择“表格”。现在，你可以看到Countries94的属性表。查看它的属性字段信息。 花几分钟，以同样的方法查看一下National.mdb地理数据库中的其它数据。
数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
浅谈统计数据质量控制 论文关键词:统计统计数据统计资料统计人员质量控制 前言;随着市场经济的不断发展,统计失实的现象日渐严重,统计工作者应当本着对本职工作高度负责的精神,进行全过程的、全员参加的、以预防为主的统计数据质量控制。要尽可能采用计算机处理统计资料,最大限度的减少人工参与,加强对统计人员的职业道德和专业水平的培训以及加大统计执法力度等,以保证源头数据的准确性,使我们的统计工作更好的为企业服务。 正文:随着经济快速发展,企业快速成长、扩长信息获取、识别、处理、转换、传递的准确性、效率与速度。在企业经营管理中的重要作用也将愈来愈显著。企业要能在市场竞争中求得生存与此同时发展,一个重要的条件就是——必须要有一个健全的高效的信息系统,一支能提供准确数据的素质过硬的统计队伍,以满足企业经营管理决策所需的各种信息。因此,作为提供信息的企业统计必将在其中扮演重要的角色,发挥重要作用。 从总体上看,现有的统计数据基本上还是能够反映客观实际的。但是,随着市场经济的不断发展,经济结构复杂化,利益主体多元化,再加上体制转化过程中经济秩序混乱,人为干扰增多,因而搞准统计数据的难度也就日益增大,统计失实的潜在危险性也就日渐严重,并将逐步暴露。对此,我们必须需要清醒的认识,要始终不渝地把提高统计数据质量问题,摆到统计工作的首要位置,并才却综合治理措施,切实抓紧抓好,下面就统计数据质量问题谈谈自己一些粗浅的看法。 1 统计数据质量控制的意义 企业统计的目的是为企业经营决策管理提供统计信息。在市场经济条件下,企业经营决策极具风险性,风险产生于不确定性并由不确定性程度决定风险的大小,而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关,信息愈准确及时,不确定性愈低;反之,信息不准确及时,不确定性愈高。所以,准确可靠的统计数据,便于决策和管理者正确地把握形势,客观地剖析问题,从而作出科学的决策。反之,有水分的、失实的统计数
长江空间数据库管理系统 1、项目介绍 建设长江航道数据库管理软件，包括元数据管理、数据预处理、数据管理、空间分析、测绘成果管理、区域局空间数据发布、空间数据应用接口等模块，同时接合各区域局业务需求，定制相关业务功能处理模块。要满足6个区域局和长江航道局、长江航道测量中心、长江规划研究院9个用户的需求。 2、系统功能模块 系统分为数据入库、数据管理、业务应用、系统设置、数据交换及建库工具等功能模块。 数据入库模块：包括数据质检检查、数据预处理和数据入库三大模块；主要用于数据入库及入库数据的准备工作。
数据入库：完成全要素数据、水深、DEM、DRG、DOM数据的入库工作。 数据质检：对入库数据进行质量检查，并将检查结果与清华山维进行对接，以在清华山维中显质检结果。 数据处理工具：对入库前数据进行相应处理，如果坐标转换、格式转换、DEM生成等。
数据编辑:对ESRI格式的数据进行简单的图形和属性编辑。 数据管理模块：包括数据数据浏览、基础数据管理、测绘成果管理、查询分析、制图与输出、测绘成果管理、DEM基础分析、工具箱等模块，主要完成对入库数据的管理和浏览工作，是数据管理系统的的核心。 数据制图输出:对当前分析结果进行制图成图，并打印输出等，以及对数据库中进行数据输出。
工具箱:提供数据处理的常用工具。 查询分析：查询统计模块主要是针对图层数据属性的查询与统计，这是对数据信息展示，方便用户随时了解数据成果的详细详细，整个“查询统计”功能模块包含以下功能点。 测绘成果管理：对工程测图成果、维护性测图成果、专项测图成果、ENC测图成果及整治建筑物测量成果等专题测绘成果进行管理，包括测量项目信息、成果入果、成果管理等。
空间数据质量特性与质量控制 范志坚1，2,方源敏1,汪虹2 (1.昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650093;2.云南省基础地理信息中心昆明 650034) 摘要：本文主要讨论空间数据质量特性、质量控制所涉及的内容。结合笔者最近从事空间数 据库建库的具体实践和工作体会，探讨从位置精度、属性精度、时间精度、数据完整性和逻辑一致性等方面对数据质量进行全面控制，最终建成一个质量可靠的空间数据库。 关键词：地理信息系统；空间数据库；空间数据；质量特性；质量控制 Quality characteristic and Quality control of Spatial data Fan Zhi-jian1，2，Fang Yuan-min1，Wang-Hong2 (1.Faculty of Land Resources Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China；2.Yunnan Provincial Geomatics center，Kunming 650034，China) Abstract：This paper mainly talks over contents which are involved with quality characteristic and quality control of spatial data．Integrating with concrete practice and work experience which the writer has recently been engaged in establishing spatial database,a very comprehensive control of data quality should be discussed from aspects of positional accuracy、attribute accuracy、temporal accuracy、data compression、as well as logic conformance and so on．Finally，a dependable spatial database should be set up． Key words：GIS；spatial database；spatial data；quality characteristic；quality control 0 引言 空间数据库是随着地理信息系统(GIS)的开发和应用而发展起来的数据库新技术，它是地理信息系统的重要组成部份，是地理信息系统应用部份的前题和基础。空间数据库为此建立了如实体、关系、数据独立性、完整性、数据操作、资源共享等一系列基本概念。以空间数据存储和操作为对象的空间数据库，把被管理的数据从一维推向了二维、三维甚至更高维。空间数据库是一种应用于空间数据处理与信息分析领域的具有工程性质的数据库，它所管理的对象主要是空间实体。在空间数据库中，空间数据质量的好坏，直接影响到空间数据库的经济效益和社会效益。 要得到高质量的空间数据，最重要的是在空间数据生产和使用过程中进行质量管理和质量控制。通过质量管理和质量控制，可以分析影响产品质量的原因，进而提高空间数据的质量。空间数据的质量是空间数据库生存和发展的保障，缺少质量指标的空间数据将无法得到用户的信任，且直接影响到地理信息系统应用、分析、决策的正确性和可靠性。由此可知，空间数据质量是空间数据库的生
空间数据管理平台解决方案
1.引言 1.1方案概述 空间数据管理平台解决方案主要是针对我国各级测绘院、信息中心建设区域地理信息基础框架的迫切需求，开发的一套专业性强、具有高可扩展性的基础地理信息数据库管理平台。 整个方案从管理多源、多尺度、多类型的基础地理信息数据的角度出发，开发了一些列软件系统，包括空间数据入库更新子系统、空间数据质量检查子系统以及空间数据管理平台等，可以实现对现有基础地理信息数据的整合、转换与集成管理，为政府、企业、公众等提供空间信息服务。 1.2系统特点 ●“多源、多尺度、多时相”基础地理数据的集成管理 由于基础地理数据具有多源、多尺度、多时相的特点，基础地理数据管理平台必须具有集成不同数据类型、不同比例尺、不同时间的各种基础地理数据的能力。 ●多比例尺数据集成 对于不同尺度的基础地理数据，其集成通过统一空间参考系（WGS84、西安80、北京54）或动态投影技术来实现。不同比例尺的
基础地理数据可以叠加一起显示，通过控制其显示比例实现地图的逐层显示效果。 ●多类型数据集成 对于不同类型的数据（如DLG与DRG）的集成采用按空间坐标范围或图幅索引实现。 ●多时序数据集成 对于不同时间段的基础地理数据，采用历史数据库来实现。根据数据更新周期的不同，采用按数据集、图幅、对象级别的历史数据库机制。 ●基础地理数据管理全过程支持 SuperMap D-Manager特别针对我国各级测绘院、信息中心设计开发，系统支持数据加工、数据入库管理、数据共享、数据发布的整个业务过程，可以快速为用户打造完备的基础地理数据中心，满足各种用户对基础地理信息的需求，为数字城市建设服务。 ●基础性与平台性 SuperMap D-Manager从设计到实现，充分考虑了其作为基础性、平台性等支撑性要求。SuperMap D-Manager在设计思路、软件开发实现上都具有高可扩展性的特点。
内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施
3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理
空间数据管理模式 1．文件管理——ArcInfo中Coverage文件管理 ARC/INFO7.X以前版本以Coverage作为矢量数据的基本存储单元。一个Coverage存储指定区域内地理要素的位置、拓扑关系及其专题属性。每个Coverage一般只描述一种类型的地理要素（一个专题Theme）。位置信息用X,Y表示，相互关系用拓扑结构表示，属性信息用二维关系表存储。 ?Coverage的优点 空间数据与属性数据关联 空间数据放在建立了索引的二进制文件中，属性数据则放在DBMS表（TABLES）里面，二者以公共的标识编码关连。 矢量数据间的拓扑关系得以保存 由此拓扑关系信息，我们可以得知多边形是哪些弧段（线）组成、弧段（线）由哪些点组成、两条弧段（线）是否相连以及一条弧段（线）的左 或右多边形是谁？这就是通常所说的“平面拓扑”。 ?新技术条件下Coverage的缺陷 Coverage模型可取的方面，有的已经可以不再继续作为强调的因素； 拓扑关系的建立可以由面向对象技术解决（记录在对象中） 硬件的发展，不再将存储空间的节省与否作为考虑问题的重心 计算机运算能力的提高，已经可以实时地通过计算直接获得分析结果。 空间数据不能很好地与其行为相对应； 以文件方式保存空间数据，而将属性数据放在另外的DBMS系统中。这种方式对于日益趋向企业级和社会级的GIS应用而言，已很难适应（如海量数据、 并发等） Coverage模型拓扑结构不够灵活，局部的变动必须对全局的拓扑关系重新建立（Build） “牵一发而动全身”，且费时 在不同的Coverage之间无法建立拓扑关系； 河流与国界 人井与管道 2．文件-关系数据库混合型管理——ArcInfo、ArcView GIS的Shape文件和Mapinfo中的Tab文件管理 用文件系统管理几何图形数据，用商用关系型数据库管理属性数据，两者之间通过目标标识或内部连接码进行连接。在这一管理模式中，除通过OID(object，ID)连接之外，图形数据和属性数据几乎是完全独立组织、管理与检索的。当前GIS ODBC(Open Database Consortium，开放性数据库连接协议)
数据中心质量管理和安 全管理内容 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]
质量管理 工作目标 一次性验收合格率100%； 满足业主对本项目的质量要求; 质量目标：确保“白玉兰奖”，争创“鲁班奖”； 施工准备阶段 建立工程质量保证体系，以保证项目质量管理的目标的实现； 质量保证关系图 对参与设计文件进行审查，包括不违反国家强制性标准、新工艺材料及设备的合理性，图纸设计与招标人要求的匹配性，图纸深度的操作性及完整性； 质量责任制质量管理结构落实岗位责任 书面技术交底奖罚措施质量控制点 1.设定质量控制点2.跟踪管理3.分析改进质量因素管理管理人员及作业人员资格机械设备、仪表仪器配置工程材料设备的采购供应设计图纸、规范标准具备作业环境、工序交接管理检查制度 加强自检互检专检 落实整改措施纠偏复查评定及奖罚 质量目标保证分部分项一次验收合格率达到100%，实现业主对工程的创优计划
编制《工程创优计划实施方案》，并作相关交底； 督促施工单位建立、完善质量管理制度、质量保证体系； 组织图纸会审及设计交底，尽量一次完善、避免后续矛盾，以保证技术质量管理效果； 审查监理单位编制的建设监理规划、监理实施细则，督促和检查监理单位按监理合同约定的工作内容开展工作； 审查施工单位提交的经监理单位审核的施工组织设计、施工技术方案，确保开工前的各项技术质量标准明确； 审查总包方关于优质结构质量控制措施，主要包括：现场质量保证条件、实测实量控制要点、实物质量检测要点、目测观感控制要点、技术资料完善要点、机电安装控制要点、文明施工控制要点、工程特色争创要点； 审查施工单位在开工前制定的创优目标计划与措施，并督促报质监站备案； 经审查的监理规划、监理实施细则、施工组织设计、施工技术方案等技术质量标准及要求均能符合合同条款、创优计划、设计要求、法律法规等规定。 施工实施阶段 工程所用材料设备符合设计文件、规范要求、合同约定标准； 建立质量保证主要技术措施，预控措施； 制定施工质量通病防治措施及纠偏措施； 建立工程各类档案资料，使其与工程进展同步性、真实性、完整性； 根据《建筑工程施工质量验收统一标准》（GB50300-2013）及设计标准，所有分部分项工程全部达到合格标准。 竣工验收阶段
信息安全及数据质量保障方案 信息安全的实质就是要保护信息系统或信息网络中的信息资源免受各种类型的威胁、干扰和破坏，即保证信息的安全性和信息数据的质量。为贯彻遵守《中华人民共和国安全生产法》等相关法律法规规定以及国家、地方关于安全生产的方针、政策，落实安全生产责任制，加强对生产（特别是工程施工和维护服务）的安全管理，保障从业人员安全和健康，减少经济损失，制定信息安全及数据质量保障方案有其必要。 概述 在安防信息安全方面，IP产品和系统在安防市场得到了广泛的应用。在安防系统保障信息安全或数据安全，主要有如下两方面： 1、数据本身的安全，主要是指采用密码算法对数据进行主动保护，如数据保密、数据完整性、登陆安防管理系统双向身份认证等； 2、数据保护的安全，主要是采用安全的数据信息存储手段对数据的保护，如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据保存的安全，数据安全是一种主动的保护措施。 数据安全的基本特点：信息不能被其他不应获得者获得。在数据的存储过程中需要有保密性相关的设定，防止数据外泄。视频监控系统中的系统日志文件和视频录像文件显而易见需要防止外泄；数据完整性指在传输、存储信息数据的过程中，确保信息或数据不被未授权的篡改或在篡改后能够被迅速发现。在前端视频流通过IP传输网络传输到视频存储系统，以及视频存储网络的各个环节都必须考虑相应的防护措施；
威胁数据安全的主要因素：威胁数据安全的主要因素包括：存储设备物理损坏、操作失误、非法侵入、病毒感染、信息窃取、自然灾害、电源故障、电磁干扰。随着视频监控技术与计算机信息技术的不断融合，视频监控系统的数据信息安全也成为产品研发、系统设计及实施过程必须认真考虑的环节之一。 要正确实施视频监控系统的数据信息安全，按照安防行业应用特点结合信息安全技术是较好的选择。 我公司将在如下几方面做好信息安全及数据质量的保障 为确保企业信息安全，要坚持积极防御，综合防范的方针，全面提高信息安全防护能力。实施对企业的信息安全管理，建设信息安全管理体系，建立完善的安全管理制度，将信息安全管理自始至终贯彻落实于信息管理系统的方方面面，企业信息安全才能得以实现。企业信息安全的解决方案，具体表现在以下三个方面： 一、制定信息数据安全制度： 在IT安全技术防范的规则中，制定正确的安全制度保证日常数据信息的使用合规。 1、对应用系统使用、产生的介质或数据按其重要性进行分类，对存放有重要数据的介质（硬盘、移动存储设备），必须备份2份数量，并分别存放在不同的安全地方(防火、防高温、防震、防磁、防静电及防盗)，建立严格的保密保管制度； 2、保留在机房内的重要数据，应为系统有效运行所必需的最少数量即一套，除此之外禁止保留在机房内； 3、根据数据的保密规定和用途，确定使用人员的存取权限、存取方式和审
数据质量检查与质量控制 要想清楚并深层次的了解数据质量检查与质量控制的原理，首先应该知道数据质量的基本概念以及数据误差的来源。因为在某些情况下，数据质量问题在很大程度上可以看作是数据误差问题。下面我就详细的为大家介绍数据质量的基本概念和误差来源及其分析，并就其误差，我们再结合相应的检查方法进行精度分析的探讨。 一、数据质量的基本概念 1、准确性（Accuracy） 即一个记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程度。这个概念是相当抽象的，似乎人们已经知道存在这样的事实。在实际中，测量的知识可能依赖于测量的类型和比例尺。一般而言，单个的观察或测量的准确性的估价仅仅是通过与可获得的最准确的测量或公认的分类进行比较。空间数据的准确性经常是根据所指的位置、拓扑或非空间属性来分类的。它可用误差（Error）来衡量。 2、精度（Precision） 即对现象描述的详细程度。如对同样的两点，精度低的数据并不一定准确度也低。精度要求测量能以最好的准确性来记录，但是这可能误导提供了较大的精度，因为超出一个测量仪器的已知准确度的数字在效率上是冗于的。因此，如果手工操作的数字化板所返回的坐标不可能依赖于比0.1mm还要准确的一个“真正的”数值，那么就不存在任何的点，在十分之一的地方是以mm表示的。 3、空间分辨率(Spatial Resolution) 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异。那么空间分辨率可以看作记录变化的最小距离。在一张用肉眼可读的地图上，假设一条线用来记录一个边界，分辨率通常由最小线的宽度来确定。地图上的线很少以小于0.1mm的宽度来画。在一个图形扫描仪中最细的物理分辨率从理论上讲是由设施的像元之间的分离来确定的。在一个激光打印机上这是一英寸的300分之一，而且在高质量的激光扫描仪上，这会细化十倍。如果没有放大，最细的激光扫描仪的线是看不到的，尽管这依赖于背景颜色的对照。因此，在人的视觉分辨率和设备物理分辨率之间存在着一个差异。一个相似的区别可以存在于两个最小距离之间，即当人操作者操作数字化仪时所区别的最小距离和数字化仪硬件可以不断地报告的最小距离。 4、比例尺（Scale） 比例尺是地图上一个记录的距离和它所表现的“真实世界的”距离之间的一个比例。地图的比例尺将决定地图上一条线的宽度所表现的地面的距离。例如，在一个1：10000比例
经典常用质量控制方法 一、质量管理方法（QC的七大手法） 1)检查表; 2)分层法 ; 3)散布图; 4)排列图; 5)直方图 ; 6)因果图; 7)控制图; 1. 查检表 以简单的数据或容易了解的方式，作成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用。 2. 柏拉图 根据所搜集之数据，以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。用以判断问题症结之所。 3. 特性要因图 一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。其主要目的在阐明因果关系，亦称『因果图』，因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。 4. 散布图
把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因，然后用点表示分布形态，根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。 5. 管制图 一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否安定的一种图形。 6. 直方图 将搜集的数据特性值或结果值，在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。因此也叫柱形图。 7. 层别法 针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据，按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法 区别: 1.QA偏重于质量管理体系的建立和维护，客户和认证机构质量体系审核工 作，质量培训工作等；QC主要集中在质量检验和控制方面。 QA的工作涉及公司的全局，各个相关职能，覆盖面比较宽广，而QC主要集中在产品质量检查方面，只是质量工作的其中一个方面。 2.ＱＡ并不是立法机构 立法机构应该是Ｒ＆Ｄ，或工艺工程部门 ＱＡ主要是保证生产过程受控或保证产品合格，着重于维护， 而ＱＣ一般是实际质量控制，如检验，抽检，确认，很多公司只有质量部只包括ＱＡ的职责，把ＱＣ的工作放入生产部门 二、过程质量管理方法 （一）、原材料检验 原进厂检验包括三个方面：
创新助手报告——主题分析报告 创新助手平台提供 北京万方软件股份有限公司 2014-06-27
报告目录 报告核心要素......................................................................................................... I 一、主题简介 (1) 二、主题相关科研产出总体分析 (1) 2.1 文献总体产出统计 (1) 2.2 学术关注趋势分析 (2) 三、主题相关科技论文产出分析 (2) 3.1 中文期刊论文 (2) 3.1.1 近十年中文期刊论文分布列表 (2) 3.1.2 中文期刊论文增长趋势 (3) 3.1.3 发文较多期刊 (4) 3.1.4 发文较多的机构 (4) 3.1.5 发文较多的人物 (5) 3.1.6 核心期刊分布数量对比 (5) 3.1.7最近相关中文期刊论文 (7) 3.1.8被引较多的相关期刊论文 (8) 3.2 学位论文 (9) 3.2.1 近十年学位论文年代分布列表 (9) 3.2.2 学位论文增长趋势 (10) 3.2.3 硕博学位论文数量对比 (11) 3.2.4 发文较多的机构 (11) 3.2.5 发文较多的人物 (11) 3.2.6 最近相关学位论文 (12) 3.3 中文会议论文 (13) 3.3.1 近十年中文会议论文年代分布列表 (13) 3.3.2 中文会议论文增长趋势 (13) 3.3.3 中文会议论文主办单位分布 (14) 3.3.4 发文较多的机构 (14) 3.3.5发文较多的人物 (14) 3.3.6最近相关中文会议论文 (15) 3.4 外文期刊论文 (15) 3.4.1 近十年外文期刊论文年代分布列表 (15) 3.4.2 外文期刊论文增长趋势 (16) 3.4.3 最近相关外文期刊论文 (16) 3.5 外文会议论文 (16) I
数据质量控制方法 1. 数据质量检查的内容 地面气象要素上传文件的各要素值的质量控制以实时检查为主，检查内容包括气候学界限值检查、气候极值检查、数据内部一致性检查和数据时间一致性检查。 （1）气候学界限值检查：指从气候学的角度不可能发生的要素值，观测记录应在气候学界限值之内的检查 （2）气候极值检查：指气象记录是否是超气候极值的检查。气候极值是指在固定地点的气象台站在一定的时间范围内出现概率很小的气象记录 （3）内部一致性检查：指同一时间观测的气象要素记录之间的关系必须符合一定规律的检查 （4）时间一致性检查：指对气象记录变化是否在一定的时间范围内变化具有特定的规律的检查
内部一致性
内部一致性对地面观测数据而言，即为要素间一致性，它是基于一个观测点内同一时刻所测得的要素之间或多或少有点相关的事实，对某些有物理特征关联的气象要素间是否一致进行检测。例如：水汽压、露点温度与气温和相对湿度的一致性，海平面气压与本站气压和气温的一致性，小时内极值出现时间只能是从本小时内 时间一致性 大多数气象要素（除风、降水量和蒸发量外）都是连续变化的，它们随时间的变化应该是连续的，在一定的时间间隔，同一要素的前后波动应是在一定范围内。建立各要素的每分钟和每小时的最大变化值表
数据质量检查流程及质量控制码的确定 数据质量检查的顺序是：气候学界限值检查、气候极值检查、内部一致性检查、时间一致性检查 （1）与气候学界限值比较，观测记录不在气候学界限值范围内的，其数据定性为错误，数据作缺测处理，质量控制码为6 （2）与该月累年极端值比较，观测记录不在气候极值范围内的，其数据定性为“可疑”，质量控制码为1 （3）用气温、相对湿度计算水汽压、露点温度，用本站气压计算海平面气压，计算值应与观测记录一致，若不一致时，用计算值代替观测值。代替后的观测值按正确对待，相应质量控制码为6，若原数据为缺测，相应质量控制码为8 （4）小时内极值出现时间不在本小时内时，出现时间按缺测处理，质量控制码为6（5）当前小时值与前一小时值比较，超过小时最大变化值的，该当前值定性为“可疑”，质量控制码为1，此值参与下一小时的比较 （6）本站气压、气温、相对湿度、最大风速、极大风速、地面温度、草面温度的小时极值与该小时内的极值出现时间的分钟值应该一致。出现极值与分钟值矛盾时，该时极值定性为“可疑”，质量控制码为1。出现时间与记录时间矛盾时，出现时间按缺测处理，质量控制码为6 （7）小时降水量与小时内分钟降水量之和不相等时，在没有人工干预时，将分钟降水量全部定性为“可疑”，质量控制码为1；若进行人工干预，能够确定正确值，则用正确值代替小时降水量或分钟降水量，质量控制码为6，小时值正确但不能给出正确的分钟值时，可将分钟值改为缺测，相应质量控制码为6，小时值和分钟值均不能给出正确值时，则均按缺测处理，相应质量控制码为6。某时段的累积降水量（非小时降水量统计而得）与该时段的各小时降水量之和不相等时，将该时的小时降水量定性为“可疑”，质量控制码为1（8）小时内极大风速一般大于最大风速，除非最大风速出现在正点后10分钟以内，因滑动平均的原因，在正点前1～9分钟较大，使得最大风速超过极大风速的情况。当出现不可能的极大风速小于最大风速时，给出风速数据可疑，相应质量控制码为1
从基础到实务-第2部数据质量管理与安全管理 作者：金范
目录 1.品质管理第一步，数据标准化 (5) 1.1数据标准化的必要性 (5) 1.2数据管理现况和问题 (5) 1.3数据管理改善方案和标准化效果 (6) 1.4数据标准化定义 (7) 1.5数据标准化构成要素 (9) 1.6数据标准化管理和考虑事项...................................................错误！未定义书签。 2.数据质量管理.......................................................................................错误！未定义书签。 2.1数据质量管理的必要性...........................................................错误！未定义书签。 2.2数据质量管理的理解...............................................................错误！未定义书签。 2.3数据质量管理水平...................................................................错误！未定义书签。 2.4数据质量管理业务...................................................................错误！未定义书签。 2.5数据质量管理标准评价...........................................................错误！未定义书签。 3.数据质量管理活动和各阶层作用.......................................................错误！未定义书签。 3.1管理员阶层的质量管理活动...................................................错误！未定义书签。 3.2控制人员阶层的质量管理活动...............................................错误！未定义书签。 3.3执行人员阶层的质量管理活动...............................................错误！未定义书签。 3.4质量管理活动和责任...............................................................错误！未定义书签。 3.5质量管理业务执行和要求.......................................................错误！未定义书签。 4.数据质量管理回顾..........................................................................错误！未定义书签。 4.1数据模型(Data Modeling)和质量管理的关系........................错误！未定义书签。 4.2元数据(Metadata)和数据质量的关系.................................错误！未定义书签。 4.3数据质量管理主要技术...........................................................错误！未定义书签。 4.4数据质量管理实用案例...........................................................错误！未定义书签。 4.5大数据和质量管理...................................................................错误！未定义书签。 5.数据质量诊断实务..........................................................................错误！未定义书签。 5.1数据值诊断...............................................................................错误！未定义书签。 5.2数据结构诊断...........................................................................错误！未定义书签。 6.数据安全管理..................................................................................错误！未定义书签。 6.1数据库市场和信息保护问题增加.....................................错误！未定义书签。
质量控制方法 质量控制方法是保证产品质量并使产品质量不断提高的一种质量管理方法。它通过研究、分析产品质量数据的分布，揭示质量差异的规律，找出影响质量差异的原因，采取技术组织措施，消除或控制产生次品或不合格品的因素，使产品在生产的全过程中每一个环节都能正常的、理想的进行，最终使产品能够达到人们需要所具备的自然属性和特性，即产品的适用性、可靠性及经济性。 特点与作用 本法是由美国贝尔电话研究所休哈特在1924年首先提出，后于1931年由他与同一研究所的道奇和罗米格两人一起研究进一步发展，成为创始人。它有3个特点：一是运用数量统计方法；二是着重于对生产全过程中的质量控制；三是广泛运用各种质量数据 图。 本法的主要作用是：可以使设计、制造和检验3方面的人员在质量管理中得到协调和配合；可以使质量管理从单纯的事后检验发展成为对生产全过程中产品质量的控制；可以观察记录在管理图上的数据，及时分析生产过程中的质量问题，以便迅速采取措施，消除造成质量问题的隐患，使生产处于稳定状态。 步骤 运用本方法控制产品质量的全过程分为以下3个步骤：
(1)订立质量标准。这是进行质量控制的首要条件。质量标准，一般分为质量基础标准、成品质量标准、工艺质量标准、工艺装备质量标准、零部件质量标准、原材料和毛坯质量标准6类。 (2)收集质量数据。这是进行质量控制的基础。任何质量都表现为一定的数量，同时任何质量的特性、差异性都必须用数据来说明。进行质量控制离不开数据，质量的数据分两大类，即计量数据和计件数据。计量数据是可以连续取值的，或者可以用测量工具具体测量出来，通常可以获得在小数点以下的数值数据；计件数据则是不能连续取值的，或者即使用测量工具也得不到小数点以下的数据，而只能得到0一、1一、2一、3一、4……的自然数的数据。 (3)运用质量图表进行质量控制。这是控制生产过程中产品质量变化的有效手段。控制质量的图表有以下几种，即：分层图表法、排列图法、因果分析图法、散布图法、直方图法、控制图法，以及关系图法、KJ图法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法。PDPC 法、网络图法。这些图表，在控制产品质量的过程中相互交错，应灵活运用。 控制方法 1．分层法 分层法又名层别法，是将不同类型的数据按照同一性质或同一条件进行分类，从而找出其内在的统计规律的统计方法。常用分类